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ワードエンベッディングって何?🌟

こんにちは〜ららぽてすらです♪

今日は、自然言語処理の中で超便利な「ワードエンベッディング」についてお話します

ワードエンベッディングってなに?と思うかもしれませんが、簡単に言うと、単語やフレーズを数字のリスト(ベクトル)に変える技術のことを指します。この数字のリストが、その単語の意味やニュアンスを表しているんです!

 

どうしてそんなことするの?

コンピュータは、文字よりも数字の方が得意。だから、単語やフレーズを数字に変えることで、コンピュータが文章や言葉の意味を理解しやすくなるんです!

 

ワードエンベッディングの魔法

ワードエンベッディングのすごいところは、似た意味の単語は似たベクトルになること。たとえば、「王」と「女王」は似たようなベクトルに、でも「リンゴ」とは全然違うベクトルになるんです!これによって、単語の関係性や類似性を数字で表現できるようになります。

 

いつ使うの?

  • 類似の単語を見つけたいとき
  • 文章の感情(ポジティブ、ネガティブ)を判断したいとき
  • 機械翻訳や文章の要約などのタスクに

 

まとめ

ワードエンベッディングは、自然言語処理の中でとても重要な技術です。単語やフレーズの意味を数字で表現することで、コンピュータが言葉の意味を理解しやすくなります。この技術を使って、様々な面白いアプリケーションを作ることができますよ!

 

ワードエンベッディングの概要

項目名 説明・内容
定義 単語やフレーズを固定された次元のベクトルに変換する手法。これにより、単語間の意味の関係性をベクトル空間上で表現します。
目的 コンピュータに単語の意味や関係性を理解させるため。数字の形式はコンピュータが処理しやすいからです。
主な手法 Word2Vec (CBOW, Skip-gram)
GloVe
FastText
ELMo
BERT (文脈を考慮したエンベッディング)
数式 (Word2Vecの例) \( J(\theta) = -\frac{1}{T} \sum_{t=1}^{T} \sum_{-c \leq j \leq c, j \neq 0} \log p(w_{t+j} \vert w_t) \)
ここで、\( p(w_O \vert w_I) \) はソフトマックス関数を使用して計算されます。
使用ケース 類似単語の検索
文章の感情分析
機械翻訳
推薦システム
質問応答システム
得られる情報 単語間の意味の類似性や関係性
文脈に基づいた単語の意味
単語の多義性の解消
単語の階層的な関係性

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